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题名基于深度特征协作的舰船目标分类方法
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作者
李英
李至立
胡载萍
江练金
郑红
刘兴惠
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机构
招商局海洋装备研究院有限公司
山东纬横数据科技有限公司
中船凌久高科(武汉)有限公司
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第23期174-178,共5页
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基金
2022年度江苏省工业和信息产业转型升级专项资金资助项目(CMHI-2022-RDG-004)。
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文摘
针对现有的舰船目标分类方法对舰船细粒度分类性能不佳、舰船图像特征学习效果差的问题,提出一种深度特征协作的舰船目标分类算法。首先,搭建双分支ResNet-18网络结构;然后引入对比学习的思想,实现双分支特征信息互补,丰富舰船图像特征学习;最后,通过特征协作模块,对学习到的双分支对比特征进行深度信息整合,以最小化分类损失,进而提高分类结果。在舰船图像数据集FGSC-23上的大量实验结果表明,对23类细粒度舰船图像分类平均准确率达到83.56%。
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关键词
深度特征协作
对比学习
舰船目标分类
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Keywords
deep feature collaboration
comparative learning
ship target classification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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